Teses e Dissertações
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Teses e dissertações defendidas no contexto dos programas de pós graduação da Instituição.
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Item Statistical genetics tools for empowered data-driven decisions(Universidade Federal de Viçosa, 2024-03-18) Chaves, Saulo Fabrício da Silva; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7323802421710943The pressure to accelerate results in plant breeding programs is intensifying. Conversely, there is a concerning decline in the genetic diversity of staple crops, making it increasingly difficult to achieve genetic gains. Consequently, efficient resource allocation within breeding programs requires the strategic implementation of statistical genetics tools. This shift necessitates data-driven decision-making, placing professionals proficient in this toolkit at a significant advantage for addressing both traditional and emerging challenges. This thesis serves as a practical demonstration of utilizing statistical genetics in various plant breeding endeavours. Divided into six chapters, each with distinct objectives, the work showcases a range of applications. In Chapter 1, we determined the optimal number of harvests for selection in cacao breeding, considering both recommendation and recombination. Chapter 2 explores the application of covariance structure modelling in two common scenarios of perennial plant breeding: multi-harvest and multi-site data analysis. Chapter 3 demonstrates the use of factor analytic mixed models in maize breeding, including the incorporation of selection tools for streamlined decision-making. Notably, this chapter highlights the advantage of seasonal selection for achieving greater genetic gains compared to a combined approach. In Chapter 4, we evaluated the efficacy of the reciprocal recurrent selection (RRS) scheme within a eucalyptus breeding program. This chapter acknowledges the extended timeframe associated with RRS but also demonstrates its success in enhancing the hybrid population. Additionally, the chapter emphasizes the importance of considering dominance effects during the selection process. Chapter 5 offers a comprehensive tutorial on conducting linear mixed model analyses in perennial plant breeding. The chapter covers various analyses, including individual trials, multi- environment trials, spatial analysis, and competition analysis. Finally, Chapter 6 introduces the R package ProbBreed, which utilizes Bayesian principles and probabilistic concepts to support selection in multi-environment trials. ProbBreed estimates the risk associated with selecting candidates, empowering more informed decision-making. This chapter also introduces a novel multi-location-year model and compares the outcomes of ProbBreed and ASReml-R using simulated data. By showcasing the applications of statistical genetics tools and facilitating knowledge sharing through open-source code and reproducible examples, this thesis emphasizes the versatility and importance of this field in tackling diverse challenges within the dynamic field of plant breeding. Keywords: Data Analysis. Linear Mixed Models. Bayesian models. Genotype-by-Environment interaction. Spatial Analysis. Reciprocal Recurrent SelectionItem Modelos para análise de medidas repetidas aplicados no melhoramento do cupuaçuzeiro(Universidade Federal de Viçosa, 2022-02-22) Chaves, Saulo Fabrício da Silva; Dias, Luiz Antônio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7323802421710943A modernização da cadeia produtiva do cupuaçuzeiro (Theobroma grandiflorum), espécie perene frutífera com ciclo de melhoramento longo, depende da adoção de eficientes estratégias de melhoramento e seleção. Os caracteres agronômicos da espécie geralmente envolvem medidas repetidas, necessitando determinar o número ótimo de safras para uma seleção genética acurada, bem como, estudar a adaptabilidade e estabilidade temporal dos híbridos, fundamentais para a seleção genética. Neste sentido, o emprego de métodos estatísticos adequados é imprescindível para o alcance de resultados críveis e úteis ao programa de melhoramento. Esta dissertação objetivou avaliar diferentes modelos e estratégias de seleção, visando a determinação do número ótimo de safras a serem avaliados (Capítulo 1) e da estrutura de covariância mais adequada (Capítulo 2), além da seleção genética de híbridos (ambos capítulos). Com este fim, uma população com 34 híbridos triplos de cupuaçuzeiro, delineada em blocos casualizados e com número variável de repetições, foi avaliada durante nove safras consecutivas quanto a produtividade e resistência à vassoura-de-bruxa. Os procedimentos estatísticos foram baseados em modelos lineares mistos. Em todos os cenários, a flexibilização das estruturas de (co)variância dos modelos proporcionaram resultados mais precisos. Três e duas safras foram suficientes para selecionar acuradamente considerando produtividade e resistência, respectivamente, quando o objetivo for recombinar. Para recomendação, nove safras fornecerão a acurácia necessária. Foram selecionados dez híbridos com bons índices de produtividade, adaptabilidade, estabilidade e resistência. Tais híbridos deverão ser incorporados ao programa de melhoramento e as matrizes destaques dentre as plantas referentes à tais híbridos serão selecionadas e empregadas em futuras hibridações e/ou ensaios de competição clonal. Palavras-chave: Theobroma grandiflorum. REML. BLUP. Modelos mistos. Seleção genética.